【深度学习】MobileNet参数数量计算，参数量减少

最新推荐文章于 2025-07-10 10:13:17 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ncc1995/article/details/94047512
本文深入探讨了MobileNet网络结构的参数精简原理，对比传统网络，MobileNet通过深度可分离卷积等技术大幅减少了参数量，实现了高效运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

正常参数量与mobileNet参数量的对比：

 

MobileNet的网络结构：

 

深度学习之轻量化神经网络MobileNet
JustinMars的博客
07-12 743
轻量化神经网络MobileNet是一种专为移动和嵌入式设备设计的高效卷积神经网络模型。它通过引入深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）技术，大大减少了模型参数和计算量，同时保持了较高的准确性。
MobileNet-v1算法详解
stu_shanghui的博客
10-19 1409
MobileNetv1 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf 谷歌出品的一种深度学习加速模型，在基本不影响准确率的前提下大大减少计算时间和参数数量 深度学习网络广泛应用在图像分类、检测中，但是网络结构复杂，参数过多，计算时间过长使其不容易在移动端应用。因此模型压缩、模型加速在未来是一个比较活跃的领域。 mobileNets主要将传统的卷积结构改...
移动端/嵌入式-CV模型-2017：MobelNets-v1【利用“深度可分离卷积”来减少参数量】【分解卷积层：①各通道分别用3×3的核进行卷积；②各通道用1×1×C的核融合】【α、β调整模型大小】
u013250861的博客
08-08 1107
假设某一网络卷积层，其卷积核大小为3×3，输入通道为16，输出通道为32；常规卷积操作是将32个3×3×16的卷积核作用于16通道的输入图像，则根据卷积层参数量计算公式，卷积计算+卷积参数量+卷积计量量得到所需参数为32*(3316+1)= 4640个。若先用16个、大小为3×3的卷积核(331)作用于16个通道的输入图像，得到了16个特征图，在做融合操作之前，接着用32个大小为1×1的卷积核(1116)遍历上述得到的16个特征图，根据卷积层参数计算公式，所需参数为(331116。.............
深度学习--神经网络
最新发布
2201_75762674的博客
07-10 992
神经网络（Neural Networks）是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，用于处理复杂的模式识别、分类和预测等任务。神经网络由多个互相连接的节点（即人工神经元）组成。线性层：神经网络中常用的层类型，主要用于将输入数据通过线性变换映射到输出空间。API：解释：in_features:输入特征的数量；out_features:输出特征的数量；bias:是否设置偏置项，为True则表示设置偏置，为False则表示不设置偏置。
基于MobileNet(v1-v3)全系列不同参数量级模型开发构建中草药图像识别分析系统，实验量化对比不同模型性能
Together_CZ的博客
01-26 1372
基于MobileNet(v1-v3)全系列不同参数量级模型开发构建中草药图像识别分析系统，实验量化对比不同模型性能
CV（MobileNet，ResNet，FPN）网络参数量比较
qq_24263553的博客
07-01 5491
MobileNet：：5,347,520 MobileNet+fpn:13,344,960 ResNet:23,561,152 ResNet+fpn:31,558,592 这里的MobileNet我为了和ResNet拉到一齐，在最后又加了一层CONV2D,将通道数提升到2048dim，在使用fpn最后输出通道数256dim，所以参数量会比原始MobileNet会多一些，原始MobileNet参数量大概在300多万，相比于两三千万的resnet，真的很轻量级，方便在移动端有更好的体验。 大模型有大模型的好处，
MobilNnet
06-21 372
一、参数数量和理论计算量 1、定义 参数数量（params）：关系到模型大小，单位通常为M，通常参数用 float32 表示，也就是每个参数占4个字节，所以模型大小是参数数量的 4 倍 理论计算量（FLOPs）： 是 floating point operations 的缩写（注意 s 小写），可以用来衡量算法/模型的复杂度，这关系到算法速度，大模型的单位通常为 G，小模...
mobilenet_mobilenet_mobilenet深度学习框架_
09-30
这种方式大大减少了计算量和参数数量，提高了模型的运行速度。 2. **Python 代码解析** - `read_ckpt.py`: 此文件可能用于读取和加载模型的检查点（checkpoint）数据，以便于模型恢复或继续训练。 - `class_...
MobileNetSSD_mobilenet_深度学习程序_ssd_
10-03
它的特点是使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution），将传统的卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两步，大大减少了计算量和参数数量，从而实现了高效的模型运行。 SSD，全称为Single Shot MultiBox ...
计算机视觉_深度学习_OpenCV_DNN_OpenPose_MobileNet_人体姿态估计_关键点检测_神经网络推理_实时视频处理_图像分析_人工智能_机器学习_轻量化模型_姿态识别_运动.zip
06-15
MobileNet则是一种专为移动设备和嵌入式应用设计的轻量化深度学习模型架构，它在保持较高准确率的同时，极大地减少了模型的参数数量和计算量，使得深度学习模型能够在资源受限的设备上运行。 人体姿态估计的关键点...
深度学习MobileNet-SSD模型特征提取与损失函数分析
MobileNet是一种轻量级的深度神经网络，适用于移动和嵌入式设备，它通过深度可分离卷积来减少模型的计算复杂度和参数数量。SSD是一种流行的目标检测算法，能够在单次前向传播中检测出图像中的多个对象。该算法对于...
分组卷积+squeezenet+mobilenet+shufflenet的参数及运算量计算
weixin_30438813的博客
09-12 461
来一发普通的二维卷积 1.输入feature map的格式为：m * m * h1 2.卷积核为 k * k 3.输出feature map的格式为： n * n * h2 参数量：k * k * h1 * h2 计算量： k * k * h1 * n * n * h2 分组卷积 设分组大小为g，则： 参数量： (k * k * h1/g * h2 /g) * g 计算量：（k * k * h1/...
为什么MobileNet v2比v1深度更深，但是参数量和速度反而减少
qizhen816的博客
09-04 5061
MobileNet v2基础结构中增加的升维PW卷积，可以将通道数扩大到较高的维度。 在卷积的计算过程中，参数量计算公式为CinKhKw*Cout，可以看出在卷积核固定的情况下，通道数越多，参数量也就越大。 MobileNet v1使用的可分离卷积，将Cin和Cout的乘法分离为两个较小因子乘法的和，因此减少了参数量，但其基于VGG16的网络结构，在深层512（包括重复5次的卷积层）以及1024通...
神经网络参数量计算
Michael’s Blog
09-06 4400
这篇文章主要是记录一下神经网络的参数量大致估算方法，计算过程利用的是mobilenet-v2来举例说明，如果对mobilenet-v2不太了解，可以参考文章mobilenet-v1和mobilenet-v2详解。 关于卷积参数计算的方式 假设输入feature（如果是第一层就是图片了）的维度为Ninput×Cinput×Hinput×WinputN_{input} \times C_{input} \times H_{input} \times W_{input}Ninput​×Cinput​×Hinput
【MobileNetV2 FLOPs】MobileNetV2网络结构详解并获取网络计算量与参数量
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计算机视觉方面的点点滴滴，欢迎一起讨论
04-10 1万+
文章目录1 MobileNetV2简介2 一种常规MobileNetv2结构3 MobilenetV2代码4 感谢链接 1 MobileNetV2简介 MobileNetV2是一个轻量型卷积神经网络，使用深度可分离卷积。 如下图表示其中一个block的结构，主要包括Expansion layer，Depthwise Convolution，Projection layer。 Expansion layer表示扩展层，使用1x1卷积，目的是将低维空间映射到高维空间。 Projection layer表示投影层
MobileNet详解
m0_62583559的博客
01-17 816
mobilenet
清华提出 DynamicViT，几乎不降低模型性能的情况下，较大地减少计算量和参数量
ttppss的博客
06-27 3303
DynamicViT: Efficient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsification摘要简介Dynamic Vision Transformers简介预测头的分层 token 稀疏化注意力掩码的端到端优化训练及推断 感觉其他人总结得不好，不详细，就是翻译了一下，因此自己仔细看了一遍并写了以下的总结。最后一部分的老师模型（teacher’s model）没有详细看，因为目前还没太看过蒸馏这一块，以后看了可以补齐。 文章目的：在几乎没有降低
结合mobilenet理解神经网络时间复杂度计算
weixin_44446028的博客
12-20 607
具体计算过程详见此人博客传统卷积计算 但是depthwise Convolution过程与传统卷积过程有点差别 传统Convolution卷积过程： 单个filter： 多个filter： depthwise convolution 卷积过程 论文中对depthwise convolution的定义： 论文中对卷积过程的描述： 即每一个卷积核对输入通道进行卷积 我的个人理解手绘图： 所以...
MobileNet V3简单总结
ZDA_fight的博客
06-07 4305
2017_MobileNetV3_谷歌： 图： MobileNetV3-Large和MobileNetV3-Small两种不同大小的网络结构 网络描述： MobileNetV3 一种轻量级网络，它的参数量还是一如既往的小 第一列Input代表mobilenetV3每个特征层的shape变化； 第二列Operator代表每次特征层即将经历的block结构，我们可以看到在MobileNetV3中，特征提取经过了许多的bneck结构； 第三、四列分别代表了bneck内逆残差结构上升后的通道数、输入到bne.
深度学习模型的计算复杂度及模型参数量意义
03-20
好的，我现在需要帮助用户了解深度学习模型的计算复杂度和参数量的含义。首先，我需要明确用户的需求。用户提到了计算复杂度和参数量，这两个概念在深度学习中确实很重要，但容易混淆。我需要先理清这两个概念的定义...
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